暂时未有相关云产品技术能力~
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百度面试:如何用Redis实现限流?
零拷贝技术(Zero-Copy)是一个大家耳熟能详的技术名词了,它主要用于提升 IO(Input & Output)的传输性能。 那么问题来了,为什么零拷贝技术能提升 IO 性能? ## 1.零拷贝技术和性能 在传统的 IO 操作中,当我们需要读取并传输数据时,我们需要在用户态(用户空间)和内核态(内核空间)中进行数据拷贝,它的执行流程如下: ,所以说“为什么 Map 不能插入 null?”这个问题本身问的不严谨。Map 部分类关系图如下: ,那么什么是时间轮调度算法呢?接下来我们一起来看。 ## 1.延迟任务实现 在 Netty 中,我们需要使用 HashedWheelTimer 类来实现延迟任务,例如以下代码: ```java public class DelayTaskExample { public static void main(String[] args) { System.ou
Netty 作为一个高性能的网络通讯框架,它内置了很多恰夺天工的设计,目的都是为了将网络通讯的性能做到极致,其中「对象池技术」也是实现这一目标的重要技术。 ## 1.什么是对象池技术? 对象池技术是一种重用对象以减少对象创建和销毁带来的开销的方法。在对象池中,只有第一次访问时会创建对象,并将其维护在内存中,当再次需要使用对象时,会直接从对象池中获取对象,并在使用完毕后归还给对象池,而不是频繁地创建和销毁对象。 使用对象池技术的优点有以下几个: 1. **提高性能**:复用对象可以减少对象的创建和销毁次数,降低系统开销,提高系统性能和吞吐量。 2. **减少内存碎片**:对象池可以避免
粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题,**它是指在数据传输时,接收方未能正常读取到一条完整数据的情况(只读取了部分数据,或多读取到了另一条数据的情况)就叫做粘包或拆包问题。** 从严格意义上来说,粘包问题和拆包问题属于两个不同的问题,接下来我们分别来看。 ## 1.粘包问题 粘包问题是指在网络通信中,发送方连续发送的多个小数据包被接收方一次性接收的现象。这可能是因为底层传输层协议(如 TCP)会将多个小数据包合并成一个大的数据块进行传输,导致接收方在接收数据时一次性接收了多个数据包,造成粘连。 例如以下案例,正常情况下客户端发送了两条消息,分别为“ABC”和“DEF”,那么接收端也应该收到两
Netty 线程模型是指 Netty 框架为了提供高性能、高并发的网络通信,而设计的管理和利用线程的策略和机制。 **Netty 线程模型被称为 Reactor(响应式)模型/模式,它是基于 NIO 多路复用模型的一种升级,它的核心思想是将 IO 事件和业务处理进行分离,使用一个或多个线程来执行任务的一种机制。** ## 1.**Reactor三大组件** Reactor 包含以下三大组件: 、NIO(Non-blocking I/O,非阻塞I/O)和 AIO(Asynchronous I/O,异步I/O),它们的区别如下: 1. 在 JDK 1.4 之前,只有 BIO 一种模式,其开发过程相对简单,新来一个连接就会创建一个新的线程处理,但随着请求并发度的提升,BIO 很快遇到了性能瓶颈。 2. 所以在 JDK 1.4 以后开始引入了 NIO 技术,NIO 可以在一个线程中处理多个 IO 操作,提高了资源的利用率和系统的吞吐量。 3. 而到了 JDK 1.7 发布了 AIO 模型,它可以实现当线
Spring Boot 作为 Java 开发中必备的框架,它为开发者提供了高效且易用的开发工具,所以和它相关的面试题自然也很重要,咱们今天就来看这道经典的面试题:SpringBoot同时可以处理多少个请求 ? 准确的来说,Spring Boot 同时可以处理多少个请求,并不取决于 Spring Boot 框架本身,而是取决于其内置的 Web 容器(因为 Web 容器的行为,决定了 Spring Boot 的行为,所以咱们姑且认为两个问题的回答是一样的)。 ## 1.Web三大容器 Web 容器目前也是三分天下,市面上最常见的三种 Web 容器分别是:Tomcat、Undertow 和 Jet
Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统,用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发,后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 Kafka 特点是**高吞吐量、分布式架构、支持持久化、集群水平扩展和消费组消息消费**,具体来说: 1. **高吞吐量**:Kafka 具有高性能和低延迟的特性,能够处理大规模数据,并支持每秒数百万条消息的高吞吐量。 2. **分布式架构**:Kafka 采用分布式架构,可以水平扩展,多个节点之间能够实现负载均衡和高可用性。 3. **可持久化**:Kafka 将消息持久化到磁盘中,保证消息的可靠性,即使消费者下线或出现故障,消
限流想必大家都不陌生,它是一种控制资源访问速率的策略,用于保护系统免受过载和崩溃的风险。限流可以控制某个服务、接口或系统在一段时间内能够处理的请求或数据量,以防止系统资源耗尽、性能下降或服务不可用。 常见的限流策略有以下几种: 1. **令牌桶算法**:基于令牌桶的方式,限制每个单位时间内允许通过的请求量,请求量超出限制的将被拒绝或等待。 2. **漏桶算法**:基于漏桶的方式,限制系统处理请求的速率,请求速率过快时将被限制或拒绝。 3. **计数器算法**:通过计数器记录单位时间内的请求次数,并根据设定的阈值进行限制。 通过合理的限流策略,可以保护系统免受恶意攻击、突发流量和资源
JVM 调优是一个很大的话题,在回答“如何进行 JVM 调优?”之前,首先我们要回答一个更为关键的问题,那就是,我们为什么要进行 JVM 调优? 只有知道了为什么要进行 JVM 调优之后,你才能准确的回答出来如何进行 JVM 调优? 要进行 JVM 调优无非就是以下两种情况: 1. **目标驱动型的 JVM 调优**,如,我们是为了最短的停顿时间所以要进行 JVM 调优,或者是我们为了最大吞吐量所以要进行 JVM 调优等。 2. **问题驱动型的 JVM 调优**,因为生产环境出现了频繁的 FullGC 了,导致程序执行变慢,所以我们要进行 JVM 调优。 所以,针对不同的 JVM 调
我们知道,线程池中的所有线程都是由统一的线程工厂来创建的,当我们指定线程工厂时,线程池中的所有线程会使用我们指定的线程工厂来创建线程;但如果没有指定线程工厂,则会使用默认的线程工厂 DefaultThreadFactory 来创建线程,核心源码如下: ```java DefaultThreadFactory() { @SuppressWarnings("removal") SecurityManager s = System.getSecurityManager(); group = (s != null) ? s.getThreadGroup() :
线程任务编排指的是对多个线程任务按照一定的逻辑顺序或条件进行组织和安排,以实现协同工作、顺序执行或并行执行的一种机制。 ## 1.线程任务编排 VS 线程通讯 有同学可能会想:那线程的任务编排是不是问的就是线程间通讯啊? 线程间通讯我知道了,它的实现方式总共有以下几种方式: 1. Object 类下的 wait()、notify() 和 notifyAll() 方法; 2. Condition 类下的 await()、signal() 和 signalAll() 方法; 3. LockSupport 类下的 park() 和 unpark() 方法。 但是,**线程通讯和线程的任务编排是
在并发编程中,读写锁 ReentrantReadWriteLock 的性能已经算是比较高的了,因为它将悲观锁的粒度分的更细,在它里面有读锁和写锁,当所有操作为读操作时,并发线程是可以共享读锁同时运行的,这样就无需排队执行了,所以执行效率也就更高。 那么问题来了,有没有比读写锁 ReentrantReadWriteLock 性能更高的锁呢? 答案是有的,在 Java 中,比 ReentrantReadWriteLock 性能更高的锁有以下两种: 1. **乐观锁**:乐观锁是一种非阻塞锁机制,它是通过 Compare-And-Swap(CAS)对比并替换来进行数据的更改的,它假设多个线程(
Java 中的锁(Locking)机制主要是为了解决多线程环境下,对共享资源并发访问时的同步和互斥控制,以确保共享资源的安全访问。 锁的作用主要体现在以下几个方面: 1. **互斥访问**:确保在任何时刻,只有一个线程能够访问特定的资源或执行特定的代码段。这防止了多个线程同时修改同一资源导致的数据不一致问题。 2. **内存可见性**:通过锁的获取和释放,可以确保在锁保护的代码块中对共享变量的修改对其他线程可见。这是因为 Java 内存模型(JMM)规定,对锁的释放会把修改过的共享变量从线程的工作内存刷新到主内存中,而获取锁时会从主内存中读取最新的共享变量值。 3. **保证原子性**:锁
先说答案:**5 月份依然有拿到 Offer 的机会**。 ## 5月份春招结束了吗? - 对于应届大学生来说(也就是今年暑假毕业的学生),**5 月中旬春招就陆续结束了,但是 5 月份会有很多补录的机会**。 - 对于非应届的大学生来说(今年之后毕业的学生)来说,**5 月和 6 月正是在暑假最好的时机,尤其是 6 月份会有大量的暑假实习岗的招聘需求**。 - 对于社招的同学来说,5 月份之后岗位招聘的需求,相比于前两个月会有一个明显的减少,但依然会有招聘的需求,这就好比去景区旅游的人一样,节假日一定是最多的,但非节假日也会有一些人去逛。 ## 为什么会有补录? 因为有一些人可能拿到了很多
java常见面试题
java面试题
延迟任务是计划任务,用于在未来特定时间执行。常见应用场景包括定时通知、异步处理、缓存管理、计划任务、订单处理、重试机制、提醒和数据采集。Redis虽无内置延迟任务功能,但可通过过期键通知、ZSet或Redisson实现。然而,这种方法精度有限,稳定性较差,适合轻量级需求。Redisson的RDelayedQueue提供更简单的延迟队列实现。
在小米的面试中,一位硕士生经历三面后未能成功,显示出今年竞争的激烈。本文分享了近期小米面试的部分真题,涵盖电商系统开发问题(如高并发、库存管理、支付和刷单处理)、Redis应用场景(如秒杀和扫描Key)、Redis性能原因、分布式锁实现、TCP与HTTP区别、HTTPS流程、ThreadLocal原理、HashMap线程不安全原因、synchronized与volatile对比、Thr
在昨晚的直播中,讨论了电商系统开发中的常见问题,包括高并发、库存管理、弱网支付、黄牛刷单和重复订单。解决高并发可采用缓存、限流和熔断策略,如使用Redis、Sentinel等。库存问题通过限流、分布式锁和Redis Lua脚本防止超卖,少卖则依赖及时对账和人工补偿。弱网支付需确保支付状态同步,可借助回调和定时任务。防止刷单可使用图形验证码和IP黑名单。重复订单通过幂等性和数据库唯一约束处理。欢迎在评论区分享更多经验和相关代码实现。
**Redis Cluster** 是从 Redis 3.0 开始引入的集群解决方案,它分散数据以减少对单个主节点的依赖,提升读写性能。16384 个槽位分配给节点,客户端通过槽位信息直接路由请求。集群是无代理、去中心化的,多数命令直接由节点处理,保持高性能。通过 `create-cluster` 工具快速搭建集群,但适用于测试环境。在生产环境,需手动配置文件,启动节点,然后使用 `redis-cli --cluster create` 分配槽位和从节点。集群动态添加删除节点、数据重新分片及故障转移涉及复杂操作,包括主从切换和槽位迁移。
JSON Web Token (JWT) 是一种开放标准,用于安全地在网络上传输信息。JWT 包含头部、载荷和签名三部分,常用于身份验证和授权。与Session相比,JWT有以下优势:无服务器存储状态,支持跨域,适应微服务架构,自包含且可扩展。在Java开发中,可以使用HuTool框架操作JWT,包括生成、验证和解析Token。JWT通过在客户端存储令牌实现无状态认证,与Session的主要区别在于工作原理、存储方式和有效期管理。
IoC(控制反转)是种编程思想,旨在降低代码耦合,提高重用性、可测试性和灵活性。Spring通过工厂模式和反射实现IoC,其中依赖注入(DI)是常见实现方式。初始化IoC容器,读取配置文件创建Bean并利用反射加载对象。课后思考涉及工厂模式在Spring源码中的体现及反射核心实现。更多内容见[www.javacn.site](https://www.javacn.site)。
美团校招面试涵盖网络(HTTP/TCP/UDP)、框架(Spring的IoC/AOP)、设计模式(静态代理)、编程(手写静态代理)、MySQL(事务隔离级别)、Java基础(数据类型/Integer与int的区别)、HashMap等知识点。面试从自我介绍开始,深入到技术细节,如TCP的三次握手和四次挥手,GET与POST请求的区别,以及MySQL的不可重复读示例。了解更多详情可访问[www.javacn.site](https//www.javacn.site)。
Kafka 和 ES,作为大数据处理的中间件,分别用于流处理和全文检索。它们的选主(Kafka 的 Controller 和 ES 的 Master)都基于 Raft 算法实现一致性。Raft 算法通过选举确保分布式系统数据一致性,涉及领导者、追随者和候选人间的身份转换。当超过一半的节点投票给同一候选节点时,该节点成为新领导者。Kafka 和 ES 在此基础上可能有各自优化调整。更多关于 Raft 算法的详细流程和选举规则见原文。
招个Java工程师,却发现了一个宝藏平台
为什么投递的简历无响应?
面试官:说说反射的底层实现原理?
面试官:SpringBoot如何优雅停机?
面试官:说说线程池的工作原理?
面试官:微服务通讯方式有哪些?
面试官:说说SpringAOP实现原理?
春招开始,面试也多起来了
面试官:说说微服务灰度发布的底层实现?
面试官:说说SSO单点登录的实现原理?
线程池是 Java 中用于提升程序执行效率的主要手段,也是并发编程中的核心实现技术,并且它也被广泛的应用在日常项目的开发之中。那问题来了,如果把线程池中的核心线程数设置为 0 时,线程池是如何执行的? 要回答这个问题,我们首先要了解在正常情况下,线程池的执行流程,也就是说当有一个任务来了之后,线程池是如何运行的? ## 1.线程池的执行流程 正常情况下(核心线程数不为 0 的情况下)线程池的执行流程如下: 1. **判断核心线程数**:先判断当前工作线程数是否大于核心线程数,如果结果为 false,则新建线程并执行任务。 2. **判断任务队列**:如果大于核心线程数,则判断任务队列是否
面试官:什么是Java内存模型?
面试官:说一下红锁RedLock的实现原理?
面试官:如何防止短信盗刷和短信轰炸?
面试官:Sentinel是如何实现限流的?
面试官:SpringCloudGateway过滤器类型有哪些?
面试官:什么是JIT、逃逸分析、锁消除、栈上分配和标量替换?
面试官:说一下零拷贝技术的实现原理?
目前实习,要不要辞职回家过年?
解决跨域问题的8种方法,含网关、Nginx和SpringBoot~
面试官:Redis持久化能关吗?怎么关?
面试官:说说volatile底层实现原理?